【BP数据预测】基于matlab粒子群算法优化BP神经网络PSO-BP数据预测(多输入多输出)【含Matlab源码 1418期】

该博客介绍了如何使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,以解决BP网络的局部极小点问题,提高预测精度。通过MATLAB代码展示了PSO-BP算法的实现过程,包括初始化、迭代更新和结果绘图,适用于多输入多输出的数据预测。并提及参考了2019b版本的MATLAB和相关文献。

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⛄一、运行结果

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⛄二、粒子群算法及BP神经网络简介

由于BP神经网络在应用过程中初始权值和阈值随机选取,容易出现局部收敛极小点,从而降低拟合效果,为了解决这个问题,采用PSO优化BP神经网络(PSO-BP)算法的初始权值和阈值,解决局部极小点问题,提高BP神经网络算法的预测精度。在PSO中,整个搜索空间的维数D。第i个粒子的位置见式(3)。

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